package org.niit.stream

import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}


/*
  Spark SQL: 离线分析
  Spark Streaming ：实时统计  实时：一边获得数据 一边分析数据

  使用 套接字 来实时统计单词出现的次数
 */
object SparkStreaming_01 {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //创建配置对象
    val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SparkStreaming")
    //根据配置 和 采集周期 创建SparkStreaming
    val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(3)) //每三秒 统计一次   三秒内 word word word hello word   word 4 hello 1
    val sparkContext: SparkContext = ssc.sparkContext
    sparkContext.setLogLevel("ERROR")

    //实时获取数据 以及 分析数据过程
    //通过监听本机9999端口 来创建 DStream【数据】 。  DStream 是 实时数据 DataFrame Dataset
    val lines: ReceiverInputDStream[String] = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)

    //比如 3秒内发送过来的数据 lines = "spark hadoop spark scala"
    val words: DStream[String] = lines.flatMap(_.split(" "))
    //  [spark,hadoop,spark,scala]
    val wordOne: DStream[(String, Int)] = words.map((_, 1))
    // (spark,1) (hadoop,1) (spark,1) (scala,1)
    val wordCount: DStream[(String, Int)] = wordOne.reduceByKey(_ + _)
    //(spark,2) （hadoop ，1）  (scala,1)
    //打印
    wordCount.print()

    //开启采集器
    ssc.start()
    //等待采集完成关闭
    ssc.awaitTermination()
}

}
